空间数据管理系统概论复习
武汉大学空间数据库复习资料整理
《空间数据库原理》第一章数据库1、空间数据库：①提供结构用于存储和分析空间数据②空间数据由多维空间的对象组成③在标准数据库中存储空间数据需要大量的空间，从一个标准数据库中检索查询空间数据需要很多时间并且很累赘，通常导致很多错误。
2、DBMS:（数据的操作系统）一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库。
SDBMS：增加了处理空间数据功能的DBMS。
①在它的数据模型中提供空间数据类型和查询语言②至少在执行时支持提供空间数据类型：空间索引；空间链接有效的算法。
在地理信息系统中为什么要研究专门的空间数据库系统？1.空间数据库能提供结构存储和空间数据分析2.空间数据库包含多面空间的对象3.在标准数据库中存储空间数据会需要过多的空间4.标准数据库的查询反馈和空间数据分析会消耗过多时减并且留下大量错误空间5.空间数据库能提供更多有效率的存储和空间数据分析3、哈希（Hash）函数：一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
质数除余法（直接取余法）：f(x):=x mod maxM ;maxM一般是不太接近2^t的一个质数。
乘法取整法：f(x):=trunc((x/maxX)*maxlongit) mod maxM，主要用于实数。
平方取中法：f(x):=(x*x div 1000 ) mod 1000000);平方后取中间的，每位包含信息比较多。
第二章数据库基本原理1、数据模型Data Model：关于数据基础或对象以及他们之间的关系的抽象描述被表示在一个数据库中。
3、概念数据模型：也称语义模型，关于实体和实体间联系的抽象概念集，用统一的语言描述、综合、集成的用户视图。
2、数据字典：是指对数据库的内容包括数据项和属性码定义，是元数据的重要组成部分。
（是指对数据的数据项、数据结构、数据流、数据存储、处理逻辑、外部实体等进行定义和描述，其目的是对数据流程图中的各个元素做出详细的说明。
）Metadata：是描述数据的数据，主要是描述数据属性的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。
空间数据库复习资料最终版
一、名词解释1.空间数据库：描述与特定空间位置有关的真实世界对象的数据集合。
2.数据库：统一存储和管理数据的基地3.空间数据：指以地球表面空间位置为参照，用来描述空间实体的位置、形状、大小及其分布等诸多方面信息的数据4.空间认知：对现实世界的空间属性包括位置、大小、距离、模式、运动和物体内部关系的认知，是通过获取、处理、存储、传递、和解译空间信息，来获取空间知识的过程5.矢量数据结构：利用欧式几何学中的点、线、面及其组合体来表示地理实体空间分布的一种数据组织方式6.栅格数据结构实际实质就是像元阵列，即像元按矩阵形式的集合7.空间关系：空间目标在一定区域上构成的与空间特性有关的联系。
8.四面体网格：将目标空间用紧密排列但不重叠的不规则四面体形成的网格来表示，其实质就是2D TIN结构在3D空间上的拓展9.空间数据库系统：指带有数据库的计算机系统，采用现代数据库技术来管理空间数据。
10.空间数据引擎：用来解决如何在关系数据库存储空间数据，实现真正的数据库方式管理空间数据，建立空间数据服务器的方法11.空间索引：指在存储空间数据时依据空间对象的位置和形状或空间对象之间的某种空间关系，按一定顺序排列的一种数据结构，其中包含空间对象的概要信息。
12.空间链接查询：是空间数据库系统一种重要的多路查询，即从两个数据集合中检索出所有满足某一条件的空间对象。
13.元数据：是关于数据的数据，用于描述数据的内容、质量、表示方式、空间参照系、管理方式、数据的所有者、数据的提供方式以及数据集的其他特征14.空间元数据：描述地理信息数据集内容、表示、空间参照、质量以及管理的数据二、填空1.空间数据特征包括：时空特征、多维特征、多尺度性、海量数据特征2.空间数据库的作用：①空间数据处理与更新②海量数据存储于管理③空间分析与决策④空间信息交换与共享3.空间数据库的特征：综合抽象特征、非结构化特征、分类编码特征、复杂性与多样性4.空间数据管理的五种方式：基于文件管理方式、文件与关系数据库混合型空间数据库、全关系型空间数据库、对象-关系型空间数据库、面向对象空间数据库5.空间类型的表现形式：感知空间、认知空间、符号空间6.空间认知模式：空间特征感知、空间对象认识、空间格局认知7.空间认知的三层模型：空间概念数据模型、空间逻辑数据模型、物理数据模型8.矢量数据结构主要有spaghetti结构和拓扑矢量数据结构9.最基本的拓扑关系：关联、临接、包含10.栅格数据结构实际实质就是像元阵列，即像元按矩阵形式的集合11.栅格数据取值的四种方法：中心归属法、面积占优法、长度占优法、重要性法12.四叉树编码的方式：规则四叉树、线性四叉树、一对四式四叉树13.栅格数据的存储：全栅格式存储、链式编码、行程编码、块式编码、四叉树编码14.空间关系可分为：拓扑关系、度量关系、顺序关系15.面向对象的数据模型涉及四个抽象概念：分类，概括，聚集，联合、以及继承和传播两个语义模型工具16.TIN常用的算法：逐点插入法、分治算法、三角形生长法17.空间构模方法可归纳为：基于面模型、基于体模型、基于混合模型18.根据模型所具有的主要特征大致可以将其分为4类：三维矢量模型、三维体元模型、混合或集成数据模型、面向实体的数据模型19.图形数据与专题数据的链接基本上有4种方式：图形数据与专题属性数据分别管理、对通用DBMS扩展以增加空间数据库的管理能力、属性数据与图形数据有统一的结构、图形数据与属性数据自成体系20.目前空间索引技术超过50多种，可概括为树结构、线性映射和多维空间区域变换三种类型，从应用范围上可以分为静态索引和动态索引21.典型的空间索引技术包括：R树索引、四叉树索引、网格索引22.四叉树索引的方法有：点四叉树索引、MX四叉树索引、PR四叉树索引、CIF四叉树索引、基于固定网格划分的四叉树索引、线性可排序四叉树索引23.SQL查询语言的优点：非过程化语言、统一的语言、所有关系数据库的公共语言24.SQL查询语言的功能：查询、操纵、定义、控制25.SQL可细分为：DDL、DML、DCL26.主要的空间查询包括：点查询、区域查询、最邻近查询27.空间查询采用的算法：过滤筛选步骤、细化步骤28.查询分析的类型：属性查询、空间查询、空间分析29.空间数据交换的方式：①外部数据交换模式②直接数据访问模式③基于空间数据转换标准的转换④空间数据互操作模式30.空间数据库的设计可分为：需求分析，概念设计，逻辑设计，物理设计，数据库的实现，数据库的运行和维护6个阶段31.空间数据库需求分析主要包括三方面内容：用户基本需求调研、分析空间数据现状、系统环境/功能分析三、问答题1.空间数据库与传统数据库的差异：①信息描述差异。
空间数据库复习资料
空间数据库复习资料空间数据库复习资料在当今科技快速发展的时代，数据已经成为了一种宝贵的资源。
而在这些数据中，空间数据也扮演着非常重要的角色。
空间数据库作为管理和存储空间数据的工具，具有广泛的应用领域，如地理信息系统、地球科学、城市规划等。
本文将对空间数据库的相关知识进行复习，以帮助读者更好地理解和应用空间数据库。
一、空间数据的特点空间数据与传统的非空间数据相比，具有一些特殊的特点。
首先，空间数据是具有地理位置信息的数据，可以用来描述和分析地理现象。
其次，空间数据具有多维度的属性，如经度、纬度、高度等。
此外，空间数据还具有拓扑关系和邻近关系，这些关系对于地理分析和查询非常重要。
二、空间数据库的基本概念1. 空间数据模型空间数据模型是描述和组织空间数据的方式。
常见的空间数据模型有层次模型、网络模型和关系模型等。
其中，关系模型是最常用的一种模型，它将空间数据表示为关系表的形式，利用表中的属性和关系进行空间查询和分析。
2. 空间索引空间索引是提高空间数据查询效率的重要手段。
常见的空间索引包括R树、四叉树和kd树等。
这些索引结构可以将空间数据进行划分和组织，加快查询速度。
3. 空间查询空间查询是通过特定的条件来检索符合条件的空间数据。
常见的空间查询包括范围查询、邻近查询和交叉查询等。
通过合理地设计查询条件和使用空间索引，可以提高查询效率和准确性。
三、空间数据库的应用1. 地理信息系统地理信息系统（GIS）是一种将地理空间数据与属性数据相结合的信息系统。
它可以进行地图制作、地理分析和空间查询等功能。
空间数据库作为GIS的核心组件，能够提供高效的数据管理和查询功能，为地理信息系统的应用提供了坚实的基础。
2. 地球科学地球科学研究需要大量的空间数据支持，如地震数据、气象数据和地质数据等。
空间数据库可以对这些数据进行有效的存储和管理，为地球科学研究提供了便利。
3. 城市规划城市规划需要对城市空间进行分析和规划。
空间数据库可以提供城市空间数据的存储和查询功能，帮助城市规划者更好地了解城市的发展状况和问题，为城市规划提供科学依据。
数据库及空间数据库概论
地理信息共享与协同
空间数据库可以实现地理信息的共享和协同，促 进不同部门和地区之间的信息交流与合作。
遥感图像处理中的空间数据库应用
遥感数据存储与管理
空间数据库可以存储和管理大量的遥感数据，实现数据的统一管理 和高效访问。
MySQL Spatial
Oracle Spatial是Oracle数据库的一 个组件，提供了强大的空间数据管理 和分析功能。
MySQL Spatial是MySQL数据库的一 个扩展，提供了基本的空间数据类型 和函数，支持空间数据的存储和查询。
PostGIS
PostGIS是PostgreSQL数据库的一个 扩展，提供了丰富的空间数据类型和 函数，支持空间数据的存储、查询和 分析。
05
空间数据库的应用案例
城市规划与管理中的空间数据库应用
城市规划方案评估
空间数据库可以存储城市规划方案的相关数据，通过数据 分析和可视化技术，对规划方案进行评估和优化，提高规 划的科学性和合理性。
城市设施管理
利用空间数据库管理城市设施，如道路、桥梁、公园等， 实现设施的信息化、可视化及智能化管理，提高设施的使 用效率和安全性。
遥感图像处理与分析
利用空间数据库进行遥感图像的处理和分析，提取有用的地理信息， 为城市规划、资源调查等领域提供数据支持。
遥感监测与预警
通过空间数据库整合遥感监测数据，实现环境污染、气象灾害等方面 的预警和监测，提高应对自然灾害和环境问题的能力。
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数据库系统的基本概念
数据模型
数据模型是描述数据、数据关系 和数据操作的抽象表示，常见的 数据模型有层次模型、网状模型 和关系模型。
《空间数据库》复习
《空间数据库》复习在当今数字化的时代，空间数据的管理和应用变得越来越重要。
空间数据库作为专门用于存储和管理空间数据的系统，对于地理信息系统、城市规划、环境保护等众多领域都具有关键作用。
为了更好地掌握这一重要的知识领域，让我们来进行一次全面的复习。
首先，我们来了解一下什么是空间数据库。
简单来说，空间数据库就是能够有效地存储、管理和查询空间数据的数据库系统。
空间数据与传统的数值或文本数据不同，它具有空间位置、形状、大小等特征。
例如，地图上的点、线、面等地理要素，以及它们之间的空间关系，都属于空间数据。
空间数据库的特点主要包括以下几个方面。
一是数据量大，因为它需要涵盖广阔的地理区域和丰富的细节信息。
二是数据结构复杂，不仅包含属性数据，还包含空间几何数据，如点、线、面等，以及它们之间的拓扑关系。
三是查询操作复杂，常常需要进行空间位置的查询、空间关系的判断等。
在空间数据库中，常见的数据模型有矢量数据模型和栅格数据模型。
矢量数据模型通过点、线、面等几何对象来表示地理实体，其优点是数据精度高、存储空间小、便于编辑和更新。
栅格数据模型则将地理空间划分为规则的网格，每个网格单元对应一个数值，适用于对连续现象的表示，如地形、温度等。
空间索引是提高空间数据库查询效率的重要技术。
常见的空间索引方法有 R 树、四叉树、网格索引等。
R 树是一种基于空间分割的索引结构，能够有效地支持空间范围查询和最近邻查询。
四叉树则是将空间区域不断地四分，形成层次结构，适用于区域查询。
网格索引则是将空间划分为固定大小的网格，通过网格来快速定位数据。
在数据存储方面，空间数据库需要考虑如何有效地存储空间数据和属性数据。
一般来说，空间数据可以采用二进制大对象（BLOB）的方式存储在数据库中，而属性数据则可以按照常规的数据库字段进行存储。
接下来谈谈空间数据库的查询处理。
空间查询包括空间选择查询、空间连接查询等。
空间选择查询是根据空间位置或空间关系来筛选数据，例如查找距离某个点一定范围内的所有对象。
数据库系统概论复习资料
数据库系统概论复习资料第一章一、名词解释1.Data：数据，是数据库中存储的基本对象，是描述事物的符号记录。
2.Database：数据库，是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。
3.DBMS：数据库管理系统，是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，用于科学地组织、存储和管理数据、高效地获取和维护数据。
4.DBS：数据库系统，指在计算机系统中引入数据库后的系统，一般由数据库、数据库管理系统、应用系统、数据库管理员（DBA）构成。
5.数据模型：是用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息的工具，是对现实世界的模拟，是数据库系统的核心和基础；其组成元素有数据结构、数据操作和完整性约束。
6.概念模型：也称信息模型，是按用户的观点来对数据和信息建模，主要用于数据库设计。
7.逻辑模型：是按计算机系统的观点对数据建模，用于DBMS实现。
8.物理模型：是对数据最底层的抽象，描述数据在系统内部的表示方式和存取方法，在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法，是面向计算机系统的。
9.实体和属性：客观存在并可相互区别的事物称为实体。
实体所具有的某一特性称为属性。
10.E-R图：即实体-关系图，用于描述现实世界的事物及其相互关系，是数据库概念模型设计的主要工具。
11.关系模式：从用户观点看，关系模式是由一组关系组成，每个关系的数据结构是一张规范化的二维表。
12.型/值：型是对某一类数据的结构和属性的说明；值是型的一个具体赋值，是型的实例。
13.数据库模式：是对数据库中全体数据的逻辑结构（数据项的名字、类型、取值范围等）和特征（数据之间的联系以及数据有关的安全性、完整性要求）的描述。
14.数据库的三级系统结构：外模式、模式和内模式。
15.数据库内模式：又称为存储模式，是对数据库物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表示方式。
一个数据库只有一个内模式。
16.数据库外模式：又称为子模式或用户模式，它是数据库用户能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是数据库用户的数据视图。
空间数据库考试复习资料
1.空间数据的定义及特点定义：空间数据是指用来描述空间实体的位置、形状、大小及其分布特征等诸多方面信息的数据，以及表示地球表层一定范围内的地理事物及其关系。
特点：（1）空间性，空间性表示了空间实体的位置或所处的地理位置、空间实体几何特征以及空间实体的拓扑关系，从而形成了空间实体的位置、形态以及由此产生的一系列特性。
空间性又包括空间定位、空间度量、空间结构和空间集合。
（2）专题性，专题性是指在一个坐标位置上的地理信息具有专题属性信息。
（3）时间性，时间性是指空间数据的空间特性和属性特征随时间变化的动态变化特征，即时序特征。
2.空间数据库的定义及特点定义：空间数据库是存放空间数据的数据库。
更准确地说，空间数据库是描述空间物体的位置数据、位置数据元素（点、线、面）之间的拓扑关系及描述这些物体的属性数据的数据库。
特点：（1）空间数据库管理的是现实世界中相关性大的连续数据，要求进行综合管理；（2）空间数据库中描述的数据实体类型多，关系复杂。
使数据模型复杂；（3）空间数据库存储的空间数据具有非结构化特征，不满足关系数据模型的范式要求。
3.传统关系数据库模型的局限性答：（1）用关系模型描述具有复杂结构和含义的地理对象时，对地理实体进行不自然的分解，导致存储模式、查询途径及操作等方面不够合理；（2）关系数据库模型无法用递归和嵌套的方式来描述复杂关系的层次和网状结构，因此模型和操作复杂地理对象的能力较弱；（3）空间数据中图形数据通常是变长的，而一般空间数据库管理系统记录固定长度的记录，这不利于空间数据的表达；（4）GIS要管理的是具有高度内部联系的数据，为了保证地理数据库的完整性，需要复杂的安全维护系统。
4.空间数据库引擎的定义及特点答：定义：SDE是空间数据组织管理的重要基础技术，从用户的角度的角度看，SDE是用户和异构空间数据库的接口；从软件的角度看，SDE是应用程序和空间数据库管理系统之间的查件，用来管理空间数据库；从系统的角度来看，SDE 利用空间数据库管理系统和其扩展功能，实现空间数据在数据库中的物理存储。
空间数据库复习重点答案完整
1、举例说明什么是空间数据、非空间数据如何理解空间查询和非空间查询的区别常用的空间数据库管理方式有哪几种及其各自特点。
数据：是指客观事务的属性、数量、位置及其相互关系等的符号描述。
空间数据：是对现实世界中空间对象（事物）的描述，其实质是指以地球表面空间位置为参照，用来描述空间实体的位置、形状、大小及其分布特征等诸多方面信息的数据。
河流的泛洪区，卫星影像数据、气象气候数据等都可以是空间数据书店名称店员人数，去年的销售量，电话号码等是非空间数据空间查询是对空间数据的查询或命令人工管理阶段文件管理阶段缺点：1）程序依赖于数据文件的存储结构，数据文件修改时，应用程序也随之改变。
2）以文件形式共享，当多个程序共享一数据文件时，文件的修改，需得到所有应用的许可。
不能达到真正的共享，即数据项、记录项的共享。
常用：文件与数据库系统混合管理阶段优点：由于一部分建立在标准的RDBMS上，存储和检索数据比较有效、可靠。
缺点：1）由于使用了两个子系统，它们各自有自己的规则，查询操作难以优化，存储在RDBMS外的数据有时会丢失数据项的语义。
2）数据完整性的约束条件可能遭破坏，如在几何空间数据系统中目标实体仍存在，但在RDBMS中却已删除。
3）几何数据采用图形文件管理，功能较弱，特别是在数据的安全性、一致性、完整性、并发控制方面，比商用数据库要逊色得多全关系型空间数据库管理系统◆属性数据、几何数据同时采用关系式数据库进行管理◆空间数据和属性数据不必进行烦琐的连接，数据存取较快◆属性间接存取，效率比DBMS的直接存取慢，特别是涉及空间查询、对象嵌套等复杂的空间操作◆GIS软件：System9，Small World、GeoView等本质：GIS软件商在标准DBMS顶层开发一个能容纳、管理空间数据的系统功能。
对象关系数据库管理系统优点：在核心DBMS中进行数据类型的直接操作很方便、有效，并且用户还可以开发自己的空间存取算法。
缺点：用户须在DBMS环境中实施自己的数据类型，对有些应用相当困难。
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《空间数据库管理系统概论》期末复习考试第一章绪论1、空间数据库：是指在地球表面某一范围内与空间地理相关，反映某一主题信息的数据集合，是一类以空间目标作为存储对象的专业数据库，是 GIS 的核心和基础。
2、空间数据：是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据。
它包括文字、数字、图形、影像、声音、图像等多种表现形式，如地名地址、数字高程、矢量地图、遥感影像、地理编码数据、多媒体地图等。
3、矢量数据：是一种用点、线、面等基本空间要素表示人们赖以生存的自然世界的数据。
4、栅格数据：是把地理空间中的事物和现象作为连续的变量或体来看待，如大气污染、植被覆盖、土壤类型、地表温度等。
5、空间数据的特征： 1）空间特征 2）非结构化特征3）空间关系特征4）时态特征5）多尺度特征6、空间数据库：在地球表面某一范围内与空间地理相关，反映某一主题信息的数据集合。
7、空间数据库的特点： 1）数据量大2）空间数据与属性数据的集3）应用广泛8、空间数据库管理系统：位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。
对空间数据库的所有操作都是在空间数据库管理系统的统一管理和控制下进行的。
9、空间数据库管理系统的特点：1）空间数据的定义和操纵2）空间数据的组织、存储和管理3）后台的事务管理和运行管理4）数据库的建立和维护10、空间数据系统的一般由四部分组成：1）空间数据库2）空间数据库管理系统3）数据库管理员4）用户和应用程序11、现有的两个空间数据标准简介：（1）简单要素的 SQL 实现规范（ SFA SQL）：第一部分定义的是几何对象的不同表达方式和空间参考系统的表达方式；这个规范不是针对某个特定平台定义的，具有平台独立性。
第二部分定义了第一部分定义的简单要素模型在数据库中的实现，给出了内模式下几何类型的定义及相关实现。
（2） SQL 多媒体及应用包的第三部分： 1）空间定义了矢量数据存储于检索的相关标准； 2）静态图像定义了静态图像数据存储于检索的相关标准。
总结：这两个标准公共部分的接口已经相互兼容，但是这两个标准无论是在内容覆盖面，还是从某些概念的界面上还是有一定的差别。
例如，SFA SQL 在注记文本类型、空间数据存储实现方式上比 SQL/MM 定义的内容更广泛，而 SQL/MM 涉及了 SFA SQL 尚未涉及的拓扑数据结果、网络模型等方面的内容。
没有统一的空间数据库标准，自然导致现有空间数据库管理系统有所差异。
例如， posGIS 更符合 OGC 标准，而 Oracle Spatial 更兼容 SQL/MM 的标准。
第二章数据库相关基础知识回顾1、数据模型：对现实世界数据特征的抽象、对现实世界的模拟。
由于计算机不可能直接处理现实世界中的具体事物，所以人们必须事先把具体事务转换成计算机能够处理的数据。
也就是首先要数据化，把现实世界中具体的人、物、活动、概念用数据模型这个工具抽象、表示和处理。
2、概念模型：用于信息世界的建模，它是现实世界的第一层抽象，它是数据库设计的有力工具，也是数据库开发人员与用户之间进行交流的语言。
3、概念模型：用户眼中看到的数据范围，它是能用某种语言描述，使计算机系统能够理解，被数据库管理系统支持的数据视图。
4、物理模型：对数据最底层的抽象，它描述数据在系统内部的表示方式和存取方法，在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法，是面向计算机系统的。
5、概念模型中的基本概念：1）实体：客观存在并可相互区别的事物。
2）属性：实体所具有的某一特性；3）码：唯一标识实体的属性集4）域：属性的取值范围5）实体型：用实体名及描述它的各属性名，可以刻画出全部同质实体的共同特征和性质。
6）实体集：同一类型实体的集合7）联系：在现实世界中，事物内部以及事物之间是有联系的，这些联系在信息世界中反映实体型内部的联系和实体型之间的联系。
8）实体间的联系：通常指不同实体集之间的联系。
实体间的联系可以分为一对一（1:1）、一对多（ 1：n）、多对多（ m:n）三种。
9）实体内的联系：实体内部的联系通常是指组成实体的各属性之间的联系。
6、逻辑模型中的关系模型：关系模型由一组关系组成，每个关系的数据结构都是一张规范化的二维表。
7、关系模型的相应术语和定义：1）关系：一个关系对应于通常所说的一张表。
2）元祖：表中的一行即为一个元祖。
3）属性：表中的一列即为一个属性，给每个属性起一个名称即属性名。
4）码：关系中的某个属性组，它可以唯一确定一个元祖。
5）域：属性的取值范围。
6）分量：一条记录中的一个列值。
7）关系模型：表格中的表头描述。
8、关系型数据库中关系具有以下性质：1）不允许存在重复元组； 2）元组无序；3）属性无序； 4）每个元组的各属性值是原子的，即二维表格中的所有行与列的格子中间都是单一数值，不允许存放两个或更多的数值。
9、对象关系模型：关系数据库技术与面向对象程序设计方法相结合的产物。
它保持了关系数据系统的非过程化数据存取方式和数据独立性，继承了关系数据库系统已有技术，支持原有的数据管理，又支持面向对象模型和对象模型。
10、对象关系数据库的一般功能：1）扩展数据类型； 2）支持复杂对象； 3）支持继承的概念； 4）提供通用的规则系统。
11、SQL 的特点：1）综合统一； 2）高度非过程化； 3）面向集合的操作方式； 4）一种语法结构、多种使用方式；5）语言简介，易学易用。
12、SQL 的三级模式结构：SQL 支持关系数据外模式、模式、内模式的三级构成，所谓模式是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。
所谓外模式是数据用户能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征描述，是数据库用户的数据视图，是与某一应用有关的数据的逻辑表示。
所谓内模式是数据物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表示方式。
13、基本表：是本身独立存在的表，在SQL 中一个关系就对应一个基本表，也称基表。
14存储文件：一个基表对应一个存储文件，一个表可以带若干索引，索引也放在存储文件中，用于提高基表的检索速度。
15、视图：是从一个或几个基表导出的表，它本身不独立存储在数据库中，即数据库中只存放视图的定义而不存放视图的数据。
这些数据仍然存放在导出视图的基表中，因此，视图是一个虚表，视图在概念上与基表等同，用户可以在视图上再定义视图。
16、SQL 语言分为数据定义语言（DDL ）、数据操纵语言（ DML ）、数据控制语言（ DCL ）17、数据定义功能包括模式定义、表模式、视图、索引的定义。
18、数据操纵语言是用于执行数据的查询、更新、插入、删除操作。
19、数据控制语言的功能用于为用户授权和撤销授权。
第三章空间数据模型1、空间数据模型的分类有矢量模型和栅格模型。
2、矢量模型的优点：1）便于面向现象的数据表示；2）数据结构紧凑，冗余度低；3）有利用网络分析； 4）图形显示质量好、精度高；矢量模型的缺点： 1）数据结构复杂； 2）软件和硬件的技术要求比较高；3）多边形叠合分析比较困难；4）显示与绘图成本比较高3、栅格模型的优点： 1）数据结构简单； 2）空间分析和地理现象的模拟均比较容易；3）有利于与遥感数据的匹配应用和分析；4）输出方法快速，成本比较低廉。
栅格数据的缺点： 1）图形数据量大； 2）投影转换比较困难； 3）栅格地图的图形质量较低； 4）现象识别效果不如矢量数据。
4、几何对象模型的地理要素：对现实世界空间现象的抽象，通常由几何、属性、行为等 3 类信息构成。
5、几何对象模型的几个要点：（1）坐标维数和几何维数的区别；（2）该模型仅能表达、处理简单的几何对象；（3）模型中任意几何对象都有其边界、内部、和外部；（4）该模型的坐标维数是 3，但目前仅能描述二维几何对象；（5） M 值。
除 x、y、 z 坐标外，点（ point）类还有一个 M 坐标。
6、几何对象模型主要方法有：常规方法、常规GIS 分析方法、空间查询方法。
7、几何拓扑模型的大概概念：多边形的边界可以用线来描述，而线又可以用点的集合来描述。
拓扑关系数据模型就是以拓扑关系为基础组织和存储各个几何对象，其特点是以点、线、多边形间的拓扑连接关系为中心，它们的坐标存储具有依赖关系。
8、网络模型：是 GIS 中另一种常见的矢量数据模型，常用于交通路径分析、资源分配的应用中。
9、栅格数据：采用一组笛卡儿平面描述空间对象的性质。
笛卡儿平面试一个二维数组，其中的某行某列对应现实世界中某一栅格单元的一些属性值。
10、在空间数据库中，栅格数据主要有三类：1） GIS 栅格分析中设计的栅格数据； 2)遥感影像数据； 3）图片数据。
11、栅格数据模型中的概念模型：栅格数据可以用行维、列维、波段维进行统一描述，而层通常被视为逻辑上的概念，而波段则视为物理上的概念。
第六章空间查询与索引1、空间索引的目的：对空间图形集合做的一个“目录”，基于此目录可以提高在这个图形集合中查找某个图形对象的效率。
2、空间索引：依据空间实体的位置和形状或空间实体之间的某中空间关系，按一定顺序排列的一种数据结构，其中包含空间实体的概要信息如对象的标识、最小边界矩形及指向空间实体数据的指针。
3、常用的空间填充曲线有Z 曲线、 Hillbert 曲线4、网格索引：将研究区域用横竖线条划分大小相等和不等的格网，每个网格可视为一个桶，它记录了落入每一个格网区域内的空间实体编号。
5、网格索引的优点：简单、易于实现；其次具有良好的可扩展性。
6、四叉树索引目的：为了实现要素真正被网格分割、同时保证桶内要素不超过某一个量而提出的一种空间索引方法。
7、四叉树索引在一定程度上实现了地理要素真正被网格分割，保证了桶内要素不超过某一个量，提高了检索效率。
但是对于海量空间数据，四叉树索引的性能有可能并不十分理想。
因为当空间数据量较大时，四叉树的深度往往很深，这无疑会影响查询效率；但如果压缩四叉树深度，又将导致划分到同一个区域的对象数过多，从而影响检索性能。
此外，四叉树的可扩展性不如网格索引。
若是扩大空间区域，则必须重新划分空间区域，重建四叉树；若是增加一个空间对象，则可能导致树的深度增加一层或多层，相关叶子的节点都必须重新定位。
8、R 树的特点： 1）除根节点外，每个叶节点包含m 到 M 条索引记录。
2）每个叶节点上记录上空间对象的 MBR 和元祖标识符； 3）除根节点外，每个中间结点至多有 M 个子结点，至少有 m 个子结点；4）每个非叶结点上记录了MBR,子结点指针，其 MBR 为空间上包含其子结点中矩形的最小外包矩形；5）若根结点不是叶结点，则至少包含 2 个子结点；6）所有叶结点出现在同一层中；7）所有 MBR 的边与一个全局坐标系的坐标轴平行。
10、R 树是采用空间聚集对的方法对数据进行分区，提高了空间分区节点的利用效率；同时， R 树作为一棵平衡树，也降低了R 树的检索效率。